训练模型

训练模型精品文章

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  何恺明终结ImageNet预训练时代：从0训练模型效果比肩COCO冠军

  ...作的大神搭档，刚刚再次联手，一文终结了ImageNet预训练时代。他们所针对的是当前计算机视觉研究中的一种常规操作：管它什么任务，拿来ImageNet预训练模型，迁移学习一下。但是，预训练真的是必须的吗？这篇重新思考Im...

  freecode 2019-04-25 18:31 评论0 收藏0
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  128块Tesla V100 4小时训练40G文本，这篇论文果然很英伟达

  ...包含 40GB 的文本，这在以前通常需要花费数周的时间进行训练。这样的大规模语言模型能作为一种预训练模型迁移大量的语言知识，也就是说如果将其应用到机器翻译、机器阅读理解和情感分析等 NLP 任务，数据需求量和计算量...

  tomlingtm 2019-04-25 18:28 评论0 收藏0
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  深度神经网络的压缩和正则化

  ...且上述两种压缩情况都不会降低模型预测的精度。当前的训练方法有不足之处压缩模型而不丢失其较精确度意味着在训练好的模型中有严重的冗余，这说明当前的训练方法有不足之处。为了解决这个问题，我和来自NVIDIA的JeffPool...

  blankyao 2019-04-25 18:08 评论0 收藏0
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  tensorflow.keras

  ...架，其keras API提供了一个高级抽象层，使得模型的设计和训练变得更加简单。在这篇文章中，我将介绍一些使用TensorFlow.keras进行深度学习模型开发的技术。 ## 1. 构建模型 使用TensorFlow.keras构建模型非常简单。我们可以使用Sequen...

  susheng 2023-04-25 14:26 评论0 收藏219
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  迁移学习

  ...何使用它？ 所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该...

  darcrand 2019-06-26 18:24 评论0 收藏0